mapreduce参数优化第8页

高阶函数

函数可以作为参数被传递实际应用场景：回调函数（callback）、常见的数组方法，如sortfiltermapreduce等函数可以作为返回值输出实际应用场景：闭包等各种场景相关应用实现AOPAOP（面向切面编程

Mr_Begin·2024-01-17 00:53

黑猴子的家：Kylin 快速入门之 Build Cube Error 解决和总结

1、kylin在build报错10020拒绝链接错误1）logsorg.apache.kylin.engine.mr.exception.MapReduceException:Exception:java.net.ConnectException

黑猴子的家·2024-01-17 00:20

Hadoop详解

核心内容包含hdfs和mapreduce。hadoop2.0以后引入yarn.hdfs是提供数据存储的，mapreduce是方便数据计算的。

武昌库里写JAVA·2024-01-16 21:20

78、Spark SQL之延伸知识之Hive On Spark

其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括SparkSQL，HiveOnTez，HiveOnSpark等。

ZFH__ZJ·2024-01-16 15:10

使用 Haproxy 搭建Web群集

本章主要学习：熟悉Haproxy功能以常用群集配置调度算法学会Haproxy常用配置学会Haproxy参数优化简介在前面已经学习了使用Nginx，LVS做负载均衡群集，他们都具有各自的特点，本章将要介绍另一款比较流行的群集调度工具

L罗盛·2024-01-16 14:52

python毕业设计如何选题

caxiou·2024-01-16 13:35

Haproxy搭建Web群集

熟悉Haproxy功能及常用群集调度算法会Haproxy常用配置会Haproxy参数优化1.1Haproxy概述Haproxy是目前比较流行的一致群集调度功能，同类群集调度工具有很多，如LVS和Nginx

L廖锦耀·2024-01-16 13:17

深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手，进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现，以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化关注TechLead，分享AI全维度知识。

TechLead KrisChang·2024-01-16 11:10

大数据实战——基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现

基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现一、数据排序案例的设计与实现1.1设计思路1.2实践过程1.3成果展示+数据可视化分析二、求数据平均值案例的设计与实现2.1设计思路2.2实践过程

ZShiJ·2024-01-16 11:27

Hive知识点

基本概念：由Facebook开源，构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算是mapreduce，数据存储是HDFS目的是构建面向分析的集成的数据环境，为企业提供决策支持（面向分析的存储系统）主要特征：

꧁༺朝花夕逝༻꧂·2024-01-16 07:25

Hadoop分布式文件系统(三)

目录一、Hadoop1、MapReduce1.1、理解MapReduce思想1.2、分布式计算概念1.3、MapReduce介绍1.4、MapReduce特点1.5、MapReduce局限性1.6、MapReduce

杀神lwz·2024-01-16 06:57

HDFS和MapReduce综合实训

文章目录第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关：网页排序——PageRank算法第1关：WordCount词频统计测试说明以下是测试样例：测试输入样例数据集：文本文档test1.txt和test2.txt文档test1.txt中的内容为：taleasoldastimetrueasitcanbebeautyandthebeast文档test2.txt中的内容

柔雾·2024-01-16 06:24

Hadoop 3.2.4 集群搭建详细图文教程

逻辑上分离两个集群互相之间没有依赖、互不影响物理上在一起某些角色进程往往部署在同一台物理服务器上MapReduce集群呢？

༺࿈誓言࿈༻·2024-01-16 05:10

MapReduce总结

执行分布式计算和任务处理split读取数据，一个map任务处理一个分片，通常一个分片对应一个HDFS文件Block。Map将Job分解为多个maptask，数据并行处理的阶段，将每个原始数据块按照Map函数进行处理。map的计算数据结果会先写到内存中的环形缓冲区中，本质是一个字节数组。map任务会将kv形式的数据写入环形缓冲区。缓冲区中不仅存放数据还存放索引，数据区域和索引区域由分界点划分，分界点

w未然·2024-01-16 05:51

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）

Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点：列族数据库优点：缺点：文档数据库优点：缺点：图数据库优点：缺点：NoSQL的三大基石CAP：BASEBASE的基本含义最终一致性MapReduce

laowang357·2024-01-16 05:50

ClickHouse - 01

ClickHouse与其特性在大数据处理场景中，流处理和批处理使用到的技术大致如下：大数据处理场景流程.png批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce

ArthurHC·2024-01-16 02:17

任务12：使用Hadoop Streaming解压NCDC天气原始数据

任务描述知识点：NCDC原始的气象数据上传到HDFSMapReduce程序处理NCDC原始数据重点：熟练使用HDFS基础命令查看HDFS文件块的分布情况掌握Linux系统Shell脚本的编写熟练使用MapReduce

Dija-bl·2024-01-15 22:21

2022-01-03大数据学习日志——Hadoop离线阶段——Hadoop MapReduce、YARN、HA

学习目标理解分布式计算分而治之的思想学会提交MapReduce程序掌握MapReduce执行流程掌握YARN功能与架构组件掌握程序提交YARN交互流程理解YARN调度策略掌握HadoopHA实现原理内容大纲

王络不稳定·2024-01-15 14:37

大数据开发之Hive(基本概念、安装、数据类型、DDL数据定义、DML数据操作)

第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。

Key-Key·2024-01-15 12:04

大数据开发之Hive（详细版，最后有实战训练）

第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。

Key-Key·2024-01-15 12:29

分布式计算平台 Hadoop 简介

其主要采用MapReduce分布式计算框架，包括根据GFS原理开发的分布式文件系统HDFS、根据BigTable原理开发的数据存储系统HBase以及资源管理系统YARN。

rookiexiong·2024-01-15 08:19

Java大数据hadoop2.9.2搭建伪分布式yarn资源管理器

/mapred-site.xmlvimapred-site.xmlmapreduce.framework.nameyarnviyarn-site.xmlyarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffle2

crud-boy·2024-01-15 06:29

Hive mapreduce的map与reduce个数由什么决定？

文章目录1.MapTask的数量决定2.如何来调整MapTask的数量2.1增加map的数量:调小maxsize(要小于blockSize才有效,比如100byte)2.2减少map的数量:调大minSize（要大于blockSize才有效，比如250M）2.3生产中一般不调整，但是要知道原理。3.ReduceTask的数量决定3.1在执行hiveshell的时候可以看到下列日志3.2官网对这三个

黄土高坡上的独孤前辈·2024-01-15 04:22

Linux系统TCP内核参数优化总结

简介：Linux系统TCP内核参数优化总结日常运维工作中，会遇到很多TCP相关的问题，网上有很多文章介绍需要优化哪些TCP内核参数，但是并没有很详细说明优化的依据、适用的场景是什么，如果我们不了解各个参数实际的作用

阿里开发者·2024-01-15 04:03

【大数据进阶第三阶段之Hue学习笔记】Hue简介和架构介绍

通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据、运行MapReduceJob、执行Hive的SQL语句

Allen_lixl·2024-01-15 00:56

Hadoop之mapreduce参数大全-6

126.指定Map任务运行的节点标签表达式mapreduce.map.node-label-expression是HadoopMapReduce框架中的一个配置属性，用于指定Map任务运行的节点标签表达式

OnePandas·2024-01-14 22:07

深入理解 Spark（三）SparkTask 执行与 shuffle 详解

SparkTask的分发部署与启动流程分析SparkAction算子触发job提交Spark当中Stage切分源码详解Task的提交与执行SparkShuffle机制详解MapReduceShuﬄe全流程深度剖析

我很ruo·2024-01-14 21:19

Hadoop HDFS集群和 Yarn集群的架构

目录前言：Hadoop介绍Hadoop2.XHDFS集群架构Hadoop2.XYarn集群Hadoop介绍Hadoop的核心主要包含两个部分：HDFS和MapReduce。

听风细雨66·2024-01-14 14:15

Hbase跨集群迁移

copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistC

喧嚣已默，往事非昨·2024-01-14 06:14

【AI】AI和医疗大数据（2/3）

目录四、医疗大数据理论和技术五、非结构化处理的重要性和方法5.1采集技术5.2处理技术5.3存储技术5.4关于Mapreduce四、医疗大数据理论和技术医疗大数据的理论和技术主要包括以下几个方面：数据整合管理技术

giszz·2024-01-14 05:39

大数据调度框架Oozie，这个学习网站让你事半功倍！

它主要用于管理和调度ApacheHadoop作业，支持的任务类型包括HadoopMapReduce、PigJobs等。Oozie的核心概念包括workflowjobs和coordinatorjobs。

知识分享小能手·2024-01-14 01:59

大数据

通常指一个更广泛的概念，hadoop生态圈：image.pngHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce

哈斯勒·2024-01-13 19:30

Scipy 中级教程——优化

这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。在本篇博客中，我们将深入介绍Scipy中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。

Echo_Wish·2024-01-13 19:29

Spark十一：面试问题

完整内容见：https://mp.weixin.qq.com/s/caCk3mM5iXy0FaXCLkDwYQ1.通常来讲，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高，请说明效率更高来源于

eight_Jessen·2024-01-13 07:57

Spark Streaming

SparkStreaming随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的实时性处理要求也在不断提高，传统的MapReduce等批处理框架在某些特定领域，例如实时用户推荐、用户行为分析这些应用场景上逐渐不能满足人们对实时性的需求

奋斗的蛐蛐·2024-01-13 06:13

hive三种计算引擎

1、配置mapreduce计算引擎sethive.execution.engine=mr;2、配置spark计算引擎sethive.execution.engine=spark;3、配置tez计算引擎sethive.execution.engine

IT达人_j·2024-01-13 05:45

Flink

GoogleFileSystemBigTableMapReduceHDFSHBaseHadoopHadoop基于硬盘，可以处理海量数据；Spark基于内存，性能提高百倍，微批（500ms）；Flink基于

三半俊秀·2024-01-13 01:53

如何进行大数据系统测试

MapReduce：作为Hadoop的核心计算框架，它通过将复杂的计算任务分解为“映射”（map）和“归约”（reduce）阶段，在集群节点上并行执行。

Feng.Lee·2024-01-12 21:41

Hadoop常用命令

stop-all.sh单进程启动：start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARNhdfsdfs-xxx其中xxx为Linux常用命令：如hdfsdfs-ls查看hdfs文件系统目录执行mapreduce

在努力的Jie·2024-01-12 16:16

Hadoop 的核心 —— HDFS（1）

Hadoop是一个开源的大数据框架Hadoop是一个分布式计算的解决方案Hadoop=HDFS（分布式文件系统）+MapReduce（分布式计算）Hadoop的两个核心：HDFS分布式文件系统：存储是大数据技术的基础

土冥王·2024-01-12 16:13

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下：1.简单地按照文件的内容长度进行切片2.切片大小默认是datanode

数据萌新·2024-01-12 14:31

大数据 Hive - 实现SQL执行

文章目录MapReduce实现SQL的原理Hive的架构Hive如何实现join操作小结MapReduce的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce

善守的大龙猫·2024-01-12 07:37

Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制

SparkonHive集成原理HiveServer2的主要作用:接收SQL语句，进行语法检查；解析SQL语句；优化；将SQL转变成MapReduce程序，提交到Yarn集群上运行SparkSQL与Hive

小希 fighting·2024-01-12 07:56

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

Introduction简介大多数机器学习工作流涉及处理数据、创建模型、使用超参数优化模型，以及保存，然后推理已训练的模型。

冰雪storm·2024-01-12 06:28

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

二、验证集（ValidationSet）作用：用来调整模型参数、选择模型结构和超参数优化。帮助评估模型在未见过的数据上的表现，防止过拟合。

小oo呆·2024-01-12 06:21

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

现在来介绍一下，如何对sklearn模型进行超参数优化。要想获得更好的模型，离不开超参数优化。这里的目的是：示例使用交叉验证结合网格搜索，对机器学习模型进行超参数优化。

wufeil·2024-01-12 04:26

【2019-05-06】map reduce工作机制

mapreduce作业运行机制Hadoop运行mapreduce作业的工作原理（1）作业提交Job的submit()方法创建一个内部的JobSubmitter实例，并且调用其submitJobInternal

BigBigFlower·2024-01-11 15:31

php数据group去重,MongoDB_Mongodb聚合函数count、distinct、group如何实现数据聚合操作，上篇文章给大家介绍了Mong - phpStudy...

Mongodb聚合函数count、distinct、group如何实现数据聚合操作上篇文章给大家介绍了Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解，我们提到过Mongodb中进行数据聚合操作的一种方式

偃鼠·2024-01-11 13:58

转载： 8天学通MongoDB——第三天细说高级操作

一：聚合常见的聚合操作跟sqlserver一样，有：count，distinct，group，mapReduce。

LGQ943592312·2024-01-11 13:25

spark基础--学习笔记

1spark介绍1.1spark概念ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的分布式计算引擎，是开源的类HadoopMapReduce的通用分布式计算框架。

祈愿lucky·2024-01-11 07:58

推荐频道

mapreduce参数优化